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# planet.sh 启动性能优化

## 背景

`planet.sh` 管理所有服务的启动/停止/重启。原有实现存在以下问题：

1. AI Provider 每次都重新构建（即使代码未变）
2. 杀端口速度极慢（最长等 45 秒）
3. 端口绑定检测用 Python 子进程（每次 ~300ms）
4. 无参 `restart` 与 `restart -b` 行为不一致

## 问题一：AI Provider 每次重建

### 根因

构建戳文件存放在 `/tmp/`，WSL/Linux 重启后 `/tmp` 被清空，导致三个条件中的"戳文件非空"这一条始终不满足，进而判定需要重建：

```bash
# 三个条件必须同时成立才跳过重建
image_exists AND stamp_non_empty AND fingerprint_match
```

### 修复

将戳文件路径从临时目录改到持久缓存路径：

```bash
AI_PROVIDER_BUILD_STAMP_FILE="${XDG_CACHE_HOME:-$HOME/.cache}/planet/aiprovider_build.sha256"
```

写入时确保目录存在：

```bash
write_ai_provider_build_stamp() {
    mkdir -p "$(dirname "$AI_PROVIDER_BUILD_STAMP_FILE")"
    compute_ai_provider_build_fingerprint > "$AI_PROVIDER_BUILD_STAMP_FILE"
}
```

### fingerprint 计算提速

原实现对整个 `aiprovider/` 打 tar 包再算 SHA，大目录下耗时可达数秒。改为 `find + stat`（只读文件元信息，不读内容）：

```bash
compute_ai_provider_build_fingerprint() {
    find aiprovider \
        -type f \
        ! -path '*/__pycache__/*' \
        ! -name '.env' \
        ! -name '.env.*' \
        ! -name '*.pyc' \
        ! -name '*.pyo' \
        | LC_ALL=C sort \
        | xargs -r stat --format="%Y %s %n" 2>/dev/null
    sha256sum docker-compose.yml docker-compose.simple.yml 2>/dev/null
    python3 "$SCRIPT_DIR/scripts/compute_aiprovider_dependency_fingerprint.py" 2>/dev/null
}
```

速度提升约 10 倍（大量小文件场景），误报率相同（mtime+size 变化 ≡ 文件被修改）。

`.env` 和 `.env.*` 被排除在 fingerprint 外。它们属于运行期配置，不应该因为修改模型、密钥或 Base URL 触发镜像重建。

### Docker build context 收敛

AI Provider 镜像只需要根目录的 `pyproject.toml`、`uv.lock` 和 `aiprovider/` 代码。仓库中还包含前端静态大图、PDF、历史数据和 Unreal 资料，如果 build context 使用整个仓库，`transferring context` 会浪费大量时间。

当前通过根目录 `.dockerignore` 收敛上下文：

```dockerignore
**

!pyproject.toml
!uv.lock
!aiprovider/
!aiprovider/**

aiprovider/.env
aiprovider/.env.*
!aiprovider/.env.example
```

Dockerfile 也从全仓复制改为只复制 AI Provider 代码：

```dockerfile
COPY pyproject.toml uv.lock /app/
RUN --mount=type=cache,target=/root/.cache/uv \
    uv sync --frozen --no-dev

COPY aiprovider /app/aiprovider
```

`uv sync` 使用 BuildKit cache mount 后，首次构建仍可能受网络影响；后续构建会复用 `/root/.cache/uv`，依赖下载不再重复从零开始。

### 运行期配置来源

`planet.sh` 启动 AI Provider 前会生成受当前用户保护的运行期 env-file，并把它传给 Compose 或手动 `docker run` fallback。默认路径位于 `${XDG_STATE_HOME:-$HOME/.local/state}/planet/aiprovider_runtime.env`。配置优先来自：

1. `aiprovider/.env`
2. `~/.zshrc` 中简单的 `export AI_...=...` 或 `AI_...=...` 行

默认解析是静态的，只覆盖 AI Provider、镜像、代理相关变量，避免执行交互 shell 初始化。如果确实需要复杂 shell 展开，可以显式启用：

```bash
PLANET_LOAD_ZSHRC_ENV=source ./planet.sh start -a
```

如果排查时需要忽略个人 shell 配置：

```bash
PLANET_LOAD_ZSHRC_ENV=0 ./planet.sh start -a
```

### 跳过重建的原理

fingerprint 一致时不执行 `docker compose build`，而是：

```bash
docker start planet_aiprovider   # 启动已存在的容器，几秒内完成
```

`docker stop` 停容器，不删镜像；`cleanup_exit_containers` 删已退出容器，不删镜像。下次 `docker start` 会从现有镜像直接创建并启动容器。

## 问题二：杀端口速度慢

### 原因

`wait_for_port_release` 默认最多等 45 秒（15 次 × 3 秒）。

### 修复

将后台进程清理场景的超时缩短至 3 秒（TERM→1.5s→KILL→1.5s）：

```bash
PORT_RELEASE_ATTEMPTS=15
PORT_RELEASE_INTERVAL=0.2   # 每次等 0.2s，总计 3s

# cleanup_backend_processes / kill_port_if_requested
wait_for_port_release "$port" 15 0.2
```

`wait_for_port_release` 增加可选参数，允许不同场景使用不同超时：

```bash
wait_for_port_release() {
    local port="$1"
    local max_attempts="${2:-$PORT_RELEASE_ATTEMPTS}"
    local interval="${3:-$PORT_RELEASE_INTERVAL}"
    ...
}
```

当前启动前端时还有一层预清理重试：

- `PORT_PRESTART_RETRIES`：默认 3 次。
- `PORT_PRESTART_RETRY_INTERVAL`：默认 2 秒。

`kill_port_if_requested()` 优先清理当前环境能找到的监听 PID；只有检测到当前运行在 WSL 且没有可杀 PID、但端口仍不可绑定时，才会检查 Windows 侧 listener，并尝试通过 PowerShell 停止对应服务或强制结束对应进程。若没有权限，或 `iphlpsvc` 这类系统服务拒绝停止，脚本会打印 Windows listener 详情并立即停止启动，不再继续拉起服务碰同一个端口错误。非 WSL 环境不会尝试 Windows 清理路径。此时需要用管理员 PowerShell 清理 portproxy/服务占用，或改用其他端口。

## 问题三：端口检测用 Python

### 原因

`can_bind_port` 用 `python3 -c "import socket..."` 检测端口，每次调用约 300ms。

### 修复

优先使用系统工具（~10ms），Python 作为兜底：

```bash
can_bind_port() {
    local port="$1"
    if command -v ss >/dev/null 2>&1; then
        ! ss -tlnH 2>/dev/null | awk '{print $4}' | grep -qE ":${port}$"
        return
    fi
    if command -v lsof >/dev/null 2>&1; then
        [ -z "$(lsof -tiTCP:"${port}" -sTCP:LISTEN 2>/dev/null)" ]
        return
    fi
    python3 - "$port" <<'PY'
import sys, socket
p = int(sys.argv[1])
s = socket.socket()
s.setsockopt(socket.SOL_SOCKET, socket.SO_REUSEADDR, 1)
try:
    s.bind(("", p)); s.close(); sys.exit(0)
except OSError:
    sys.exit(1)
PY
}
```

## 问题四：restart 行为不一致

### 现象

- `restart -b`：停全部服务 → 检查 AI Provider fingerprint → 按需重建 → 启动
- `restart`（无参）：停全部服务 → AI Provider 总是判定需要重建（因戳文件在 /tmp）

### 修复

修复戳文件路径后，无参 `restart` 同样使用 `stop + start`，fingerprint 检查正常生效，行为与 `restart -b` 完全一致。无需额外代码变更。

## 状态文件、日志与失败清理

`planet.sh` 不再把 PID、日志和运行期 env-file 写入固定 `/tmp/planet_*` 路径。默认状态目录为：

```bash
${XDG_STATE_HOME:-$HOME/.local/state}/planet
```

脚本启动时会创建该目录并尽量设置为 `700`。当前使用的文件包括：

- `backend.pid` / `frontend.pid` / `motion_agent.pid`
- `backend.log` / `frontend.log` / `motion_agent.log`
- `aiprovider_build.log`
- `aiprovider_runtime.env`
- `ports.env`

PID 文件写入前会校验 PID 为正整数，写入时带换行并尽量设置为 `600`。读取 PID 文件时，如果内容不是数字，脚本会忽略该文件，不会把垃圾内容传给 `kill`。

`start` 成功后会把本次端口写入 `ports.env`。后续执行 `./planet.sh health` 时，会优先检查上次启动端口；如果没有状态文件，则回退到默认端口 `8000`、`3000`、`8010`、`8765`。这避免了用自定义端口启动后，健康检查仍只看默认端口的问题。

启动过程有轻量失败清理：如果 `start` 中途失败，脚本只清理本轮已经拉起的本地进程（backend、frontend、Motion Agent），不会在正常启动完成后停止服务。AI Provider、PostgreSQL 和 Redis 容器仍按原有容器生命周期管理。

## 健康检查与安全加固

HTTP 健康检查统一使用 `curl -fsS --max-time`。因此 `/health` 返回 4xx/5xx 不再被视为在线。

进程终止路径现在会校验：

- signal 只允许 `TERM`、`KILL`、`INT`、`HUP`；
- PID 必须是正整数；
- 进程组 PGID 必须是正整数。

这可以避免坏 PID 文件或错误 signal 造成不可预期的 `kill` 行为。

前端和 Motion Agent 启动失败时，现在也会调用 `print_port_listener_details()`，输出与后端一致的端口监听诊断。WSL 下如果端口看起来被 Windows 侧占用，脚本仍只在检测到 WSL 时才调用 PowerShell 诊断或清理路径。

## 跨平台注意事项

当前脚本是 Linux-first，并带有 WSL 增强。普通 Linux 不会执行 WSL PowerShell 逻辑；WSL 下会额外提供 Windows listener、portproxy 和摄像头提示。

如果要把同一份脚本扩展为 Linux、macOS、WSL 三平台通用，还需要继续封装这些命令差异：

- `stat --format`、`sort -V`、`xargs -r` 是 GNU 风格，macOS 默认 BSD 工具不完全兼容。
- `hostname -I`、`ss`、`fuser`、`systemctl` 在 macOS 上通常不可用。
- `tac` 在 macOS 上不一定存在，可用 `awk` 或 Python 兜底。
- Docker Desktop on macOS 不适用 `systemctl` daemon 诊断。
- 摄像头自动发现依赖 `/dev/video*` / `v4l2-ctl`，这是 Linux 路线；macOS 应显式使用 camera URL 或另做 AVFoundation 检测。

维护方向是增加一个小的 platform compatibility 层，把端口监听检测、版本比较、文件元信息、反向 tail、LAN IP 获取和 Docker daemon 诊断集中处理，而不是在业务启动流程里继续散落平台判断。

## 正式交付边界

`planet.sh` 是本地开发便利脚本，不作为正式生产启动入口。正式交付应通过 Kubernetes 的 `Deployment`、`Service`、`Ingress`、readiness/liveness probe 管理端口、健康检查、重启和滚动发布。这样生产环境不需要脚本抢占宿主机端口，也不会依赖 Vite dev server。

前端生产形态是 `vite build` 生成静态资源，再由 nginx/Caddy 等 HTTP 服务器托管。不要在生产中使用 `bun run dev` 或 `vite preview`。当前不维护 Webpack 双构建链；如果未来需要评估更企业化的构建生态，优先做 Rsbuild/Rspack spike。Electron 仅在正式目标变成离线桌面软件时再单独评估。

## Motion Agent 可选启动

`planet.sh` 现在可以管理本地动作捕捉 Agent，但默认不会启动它，避免普通开发机因为没有摄像头、OpenCV 或 MediaPipe 而影响后端/前端启动。

启动方式：

```bash
./planet.sh start --motion-agent
```

常用参数：

- `--motion-agent` / `-m`：随本次启动或重启拉起 Motion Agent。
- `--motion-agent-port <端口>`：覆盖默认 WebSocket 端口 `8765`。
- `--motion-agent-camera-indexes <indexes>`：覆盖自动发现的摄像头 index，例如 `0` 或 `0,1`。也可以用环境变量 `MOTION_AGENT_CAMERA_INDEXES=0,1`。
- `--motion-agent-camera-urls <urls>`：使用 RTSP/HTTP 摄像头流，适合 WSL、手机摄像头或网络摄像头。也可以用环境变量 `MOTION_AGENT_CAMERA_URLS=...`。
- `--motion-agent-dry-run`：不打开摄像头、不加载 CV 依赖，只启动协议服务，适合调试 Web 端连接。

非 dry-run 的 live 模式会在启动前检查 `mediapipe` 和 `opencv-python`。如果当前 `.venv` 缺包，脚本会自动执行：

```bash
uv add mediapipe opencv-python
```

如需禁止启动时自动安装，可设置：

```bash
PLANET_MOTION_AGENT_AUTO_INSTALL=0 ./planet.sh start --motion-agent
```

live 模式会自动寻找 `/dev/video*`，优先取前两个 index 传给 Motion Agent。在 WSL 中，Windows 摄像头通常不会自动出现在 `/dev/video*`。可先用下面命令看设备：

```bash
ls /dev/video*
```

如需覆盖自动发现结果，可手动指定 index：

```bash
./planet.sh start --motion-agent --motion-agent-camera-indexes 1,2
```

WSL 下更通用的方式是把手机摄像头或网络摄像头以 RTSP/HTTP 流接入：

```bash
./planet.sh start --motion-agent --motion-agent-camera-urls http://192.168.1.20:8080/video
```

如果 WSL 中没有发现 `/dev/video*`，且没有提供 `--motion-agent-camera-urls`，脚本会停止 live 启动并提示处理方式，不会自动降级为 dry-run。可选处理：

```bash
./planet.sh start --motion-agent --motion-agent-camera-urls http://<手机IP>:8080/video
./planet.sh start --motion-agent --motion-agent-dry-run
```

只有显式设置 `PLANET_MOTION_AGENT_WSL_ALLOW_DRY_RUN_FALLBACK=1` 时，WSL 无摄像头才会自动降级。

也可以用环境变量启用：

```bash
PLANET_START_MOTION_AGENT=1 ./planet.sh start
MOTION_AGENT_DRY_RUN=1 PLANET_START_MOTION_AGENT=1 ./planet.sh start
```

日志入口：

```bash
./planet.sh log -m
```

和前端一起开放局域网时：

```bash
./planet.sh start --allow-lan --motion-agent
```

此时 Motion Agent 会绑定 `0.0.0.0`，启动输出会同时显示本机 WebSocket 地址和推荐局域网 WebSocket 地址。局域网浏览器访问 Earth 时，需要把 `motionAgent` 参数指向这台大屏主机，例如：

```text
http://<LAN_IP>:3000/earth?motion=1&motionAgent=ws://<LAN_IP>:8765/ws/gestures
```

停止时 `./planet.sh stop` 会一并停止已由脚本启动的 Motion Agent。健康检查会显示 `Motion Agent` 的 online/offline 状态。Earth 页面仍需用 `?motion=1` 或浏览器本地存储显式启用 Web 端连接。

如果只是普通网页/WSL/无安装演示场景，可以不启动 Motion Agent，直接在 Earth 设置里选择 `浏览器摄像头` 输入源并打开动捕调试模式；该路线使用浏览器 `getUserMedia`，需要 HTTPS 或 localhost 和摄像头权限。

## 其他：移除不必要的 sleep

启动链路中两处 `sleep 3` 在实际已有健康检查覆盖的情况下多余，已移除：

- `start_backend_service`：数据库健康检查通过后的 `sleep 3`
- `restart_database_service`：重启后的等待 `sleep 3`

## 相关文件

- `planet.sh` — 全量修改
- `.dockerignore` — 收敛 AI Provider Docker build context
- `aiprovider/Dockerfile` — 只复制 AI Provider 代码，并为 `uv sync` 启用 BuildKit cache mount
- `docker-compose.yml` / `docker-compose.simple.yml` — 读取 `planet.sh` 生成的运行期 env-file
- `scripts/compute_aiprovider_dependency_fingerprint.py` — 依赖 fingerprint（未改动）